方法进行解决，而且能够获得较好的任务效果。 3. 复杂任务推理能力 大语言模型在复杂推理任务上展现出较强的能力，例如复杂的知识关系推理和数学问题解答。相比之下，传统方法需针对性修改或特定数据学习，而大模型凭借大规模文本数据预训练，显示出更强的综合推理能力。 4. 人类指令遵循能力 大语言模型通过预训练和微调，获得了较好的人类指令遵循能力，能够直接通过自然语言描述执行任务（提示学习）。这一能力为打造以人...

1. OpenCompass简介 1.1 基本介绍 大模型开源开放评测体系 “司南” (OpenCompass2.0)由上海人工智能实验室科学家团队发布，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。其主要特点如下： 1.2 工具架构 下图为OpenCompass的整体架构图： 1.3 评测方法 OpenCompass 采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景，通过构...

文章目录 前言一、OpenAI大模型二、LangChain开发框架三、RAGA评估框架四、GLM大模型五、搜索服务1. Tavily Search API 六、文本LLM大模型七、多模态LLM模型八、模型排行榜1.大模型评测体系（司南OpenCompass）2.大模型排行榜（DataLearner AI）3.CLiB中文大模型能力评测榜单4.Embeddings模型排行榜 前言 本文的核心目的在于梳理...

大模型有两大缺陷：一是并非知晓一切，二是没有“真逻辑”。 1、首先，即使大模型拥有巨大的知识库和语言处理能力，它们仍然不可能了解一切，因为它们的知识是基于已有的数据和模式。 2、其次，大模型缺乏真正的逻辑推理能力，它们无法像人类那样进行逻辑推断，因为它们的运作原理是基于统计学习而非逻辑推理。 如何解决这两个问题呢？ 1、通过连接真实世界和对接真逻辑系统，可以在一定程度上解决这两个问题。连接真实世界意味...

在人工智能领域，大模型的开源与闭源一直是一个备受争议的话题。近期，某大厂厂长说了“开源模型永远超不过闭源模型”，结果，脸书就发布了开源模型Llama3，超过了OpenAI 的闭源模型 GPT4。本文将探讨大模型开源与闭源的原因、当前状况以及未来前景，以期为读者提供深入的理解和分析。 算力稀缺性的考量 算力，作为人工智能领域的核心资源，对于大模型的训练和应用至关重要。当算力稀缺时，开发者往往倾向于选择闭...

文章目录 一. GPT-1：无监督与微调1. 在GPT-1之前的`监督学习`的问题2. GPT-1中新的学习过程-无监督的预训练3. 复杂任务下的微调4. GPT-1为更强大的模型铺平了道路 二. GPT-2：context learning1. 核心思想：context learning2. GPT-2的数据集 三. GPT-3：sparse attention与强化学习1. 数据集2. 模型结构 ...

​🌈 个人主页：danci_ 🔥 系列专栏：《设计模式》 💪🏻 制定明确可量化的目标，坚持默默的做事。 ✨欢迎加入探索AI大模型与函数式编程模式融合之旅✨     在编程世界的广阔疆域里，两大巨人的邂逅引发了前所未有的激荡。当AI大模型这一科技巨擘，遇上历经岁月沉淀的函数式编程思想，一场跨时代的思想碰撞正悄然上演。它们之间的交融，究竟会擦出怎样耀眼的火花？又将如何颠覆我们对编程的认知？       设...

的上下文作为整体得出后续概率最高的标记，然后重复得出后续最高概率标记模，最终生成完整的句子。   标记预测基本逻辑   具体过程描述 如图：GPT逐个标记地补全文本，整个过程是迭代式的。   参考：《大模型应用极简开发入门》...

法，通常能够产生更准确和相关的输出。局限：需要花费更多的时间来准备有效的示例，且依赖于这些示例的质量。 案例如下所示： 三、Cot的好处&缺陷&适用 3-1、Cot的好处 Cot的具体优点如下： 增强大模型的推理能力： 通过将复杂问题分为多个子问题，显著提高了模型的推理能力。增强了大模型的可解释性： 相比于没有使用思维链，Cot可以向我们展示过程，让我们可以知道大模型的执行流程到底是怎样的，增加了可解释...

推动大模型技术合规化规模化应用讯 记者李晓旭报道：4月17日，“深圳（前海）大模型和算法创新服务中心”正式揭牌。该中心围绕大模型和算法备案，向粤港澳大湾区企业提供备案咨询、辅导培训和预测试等服务，帮助企业快速推进大模型与算法的研发和上市，有力推动大模型技术的合规化、规模化应用。同时，该中心将充分整合深圳“数、算、网”优质资源，为企业提供数据流通交易、数据跨境指导、算力资源调度、高速网络服务以及奖补资金申...